機電一體化系統中智能控制的應用淺析

曹培英

摘 要：當前，科學技術獲得較快的發展，社會上的一些企業、事業等單位對機電一體化設備的要求更高，尤其是對智能化的機電一體化系統具有很高的期望，而且社會上對機電一體化技術的發展和使用非常重視。筆者在該文中概述了機電一體化智能控制，然后探討了智能控制在機電一體化系統中的應用，以期更好地把智能控制技術應用于機電一體化系統之中。

關鍵詞：機電一體化 智能控制 應用研究

中圖分類號：TP27 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）02（b）-0064-02

所謂的機電一體化系統中智能控制指的是機械設備在沒有人控制的情況下實現自主驅動，為實現這一目的而開發的技術被稱為智能化自動控制技術，對計算機對人類智能進行模擬領域而言，占據重要的作用，對比傳統控制技術，這種技術最突出的體現為智能化，能夠在設定控制目的后自動地完成，讓社會發展提供的空間更為廣泛，很多傳統控制無法實現的目標在此技術的作用下得以實現。

1 智能控制系統類別形式

1.1 分級控制系統

我們稱分級控制為分級遞階智能控制，要想運行控制必須依托控制自適應、控制自組織等，保障上述實現之后才能實現。該系統主要涉及的方面有三：組織級、協調級、執行級，每個級都有自己的作用和角色。

1.2 學習控制系統

針對我們的大腦來講，智慧能力的外顯為學習。學習控制系統主要是調整、認識和辨別內部的控制結構，依托循環的輸入信號和很好的處理保障效果的良好性。不僅如此，其還能和一些非預知信息相結合，保障實現自動控制。

1.3 專家控制系統

這種系統的形成和我們人類的經驗，技能等的融合然后借助計算機予以實現。其操作根據既定的程序和指令。專家系統內部的知識比較復雜，涵蓋的知識繁多，這為實際問題的解決提供必要的智力支持，提升問題解決科學性和質量。

1.4 神經網絡系統

當前，人工神經網絡控制系統使用的最多。這種結構形式構成模式主要是人工神經元。神經細胞等。控制智能化以及模仿真人是這種網絡系統的主要功能之一，在現代技術研究領域，這種系統成為新的研究內容，備受人們的關注。

2 智能與非智能控制對比

2.1 模型對比

在控制的時候，早期不是智能的控制技術，主要控制的對象已經模型化，這導致控制方式僅僅能識別固定的模型，運用的范圍極為狹窄。但是智能控制系統并非如此，其不僅僅能夠使用固定的模型，還能對未知模型的參數、結構等進行控制，對比傳統的控制方式，其運用范圍較大。

2.2 交換對比

要保障系統的正常運行，必須保障交換處理數據信號，要是缺乏數據信號的指示，機電一體化系統就無法操作。在輸入和輸出數據交換的過程中，非智能控制系統存在的故障有多種。但是智能控制可以使用送音器設備，由于其具有較高的精度，并和計算機技術相結合，提升傳輸定位準確性。

2.3 線性對比

在研究非智能控制理論知識的時候，研究線性問題已經取得極好的成果，但是非線性問題上缺乏理想可靠的運行效果。但把智能控制加入其中，能夠把一些具有較高線性、非線性的問題很好地處理，能夠把傳統控制功能兼容進現在的功能之中，提升控制質量和效果。

2.4 控制對比

控制方面是智能控制和非智能控制最顯著的區別，非智能控制具有較慢的運行速度、操作難度極大，會對系統的控制效果造成一定的影響；但是智能控制系統中存在很多控制功能，使用多種綜合性的模式對控制效率進行改善。

3 智能控制在機電一體化系統運用中存在的問題

（1）智能控制系統還有待進一步完善功能和性能，在電子技術以及機械制造等行業中的發展需求還難以滿足。使用智能控制系統雖然能夠把傳統機電一體化系統中的運行情況有所改善，提升運行效率，但是也存在一定的發展差距，在新的歷史背景下難以滿足實際的發展需求，外界環境會對其造成一定影響。

（2）機電一體化系統的運行效率能夠被智能控制顯著提升，但是系列突發情況依然存在。把智能控制系統應用于機電一體化之后，相關設備發出的指令就是其自動編碼工作的基礎，盡可能減少人為操作存在的故障，以免造成相關損失，提升工作的精確度，保障智能控制系統運轉效率的提高，但是始終存在一些不可抗力，智能控制系統在當前情況下始終無法超越，所以我們要重視此方面的研究和探討。

（3）有待提升機電一體化系統和智能控制的磨合度。在生產和經濟的發展過程中，機電一體化具有不可替代的作用，一旦無法很好地實施智能控制工作，那么會對人們生活以及生產活動的開展造成一定的影響。因此我們要把智能控制工作很好地完善和改進。

4 機電一體化系統中智能控制的應用

4.1 機械制造中智能控制的應用

在對機電一體化系統進行制造的過程中，使用的方式為輔助計算機技術、智能組織技術等多種技術，這種制造機械技術較為新穎。當前此技術的發展方向為智能制造系統，要想借助計算機來對專家的智能思想進行思考，智能制造系統需要深入研究人腦的部分勞動，因此這必然涉及到智能控制技術。通過對神經網絡學習功能的運用，對此項功能的運用使用于信息處理，在線操作使用模式識別繁體，這可以有效地處理信息殘缺不全的情況。

4.2 機器人領域智能控制的應用

就動力學領域而言，機器人出現非線性情況，在傳感信息中表現出大量信息和多個變量，這恰恰是使用智能控制的必備條件。把智能技術使用于機器人領域，事實上在該領域也廣泛地應用，如機器人運行過程中如果前方有故障其可以自動避開，而不需要人為控制，其不僅能夠在一定的路徑下行走，還可以自行決定最優路線，一些機械手可以做出規定的動作，這些都是智能控制技術使用的結果，也就意味著智能控制技術把機器人領域進一步擴展。

4.3 交流伺服系統中智能控制的應用

伺服驅動裝置是機電一體化典型產品，在其中扮演著重要的角色，其對質量控制、動態性的系統依賴性較大。作為具有較強復雜性的系統，其可以隨時變動參數、不斷擾動負載，同時，交流電動機自身以及控制的對象的非線性因素等各種影響因素，很難建立精準的數學模型。所以在交流伺服系統中引入智能控制，然后和現代交流伺服系統相結合，實現性能指標的提升。

4.4 數控領域智能控制的應用

就數控領域而言，不僅需要保障智能控制具有較高的性能，還需要對處理功能進行延伸和模擬。如加工運動推理、決策加工環境的感知能力等等。把經典控制論使用于控制之中，要是遇到的信息不清楚，或者建模環節無法進行，那么把智能控制思想引入其中，對比經典控制理論，大大擴展了智能控制的范圍并提升控制效果，實現優化控制加工的過程。

針對一些領域中，其結果存在一定的不明確或者無法使用知識進行計算和推理，借助專家系統能夠很好地解決。在該系統中集中了很多數控機床領域的專家，他們的思想和認知在一定的推理下，很多的分析故障信息最終根據故障的實際情況客觀地給出解決措施。

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